IA en Evidencia
IA en Evidencia
Comparador de modelos, verificador de fuentes y evaluador de evidencia publica para IA en Argentina.
Compara respuestas de IA, verifica claims con fuentes oficiales y evalua evidencia antes de usar sistemas algoritmicos en politicas publicas.
Pensado para informes, control publico y decisiones con evidencia.
Como se usa
Una sola entrada, dos ejes de lectura y un reporte guardado.
Eje 1
Como responden las IA sobre Argentina y que se puede verificar
Comparacion lado a lado de ChatGPT, Claude y Gemini, con contraste contra fuentes oficiales cuando corresponde.
Abrir ejeEje 2
Impacto social y territorial de sistemas de IA
Busqueda de evidencia sobre datos, sesgos, territorio, proveedor, explicabilidad y control democratico.
Abrir ejeQue es, en palabras simples
El Observatorio ayuda a mirar inteligencia artificial con criterio publico. No monitorea medios ni reemplaza a una auditoria experta: compara modelos, verifica lo comprobable y ordena preguntas de impacto social.
Que le proponemos al usuario
Cargar un tema y recibir una lectura organizada: que respondio cada modelo, que claims hizo, que parte puede verificarse y que evidencia falta pedir si el tema involucra politicas publicas.
Que no prometemos
No todo queda automaticamente verificado. El sistema distingue entre informacion verificada contra fuente y lectura orientativa para no vender como certeza lo que todavia requiere evidencia.
Recorrido visual
Este es el circuito mental de la herramienta.
El mapa general
La herramienta queda centrada en dos objetos: respuestas verificables de modelos e impacto social de sistemas de IA.
Eje 1
Modelos + fuentes
Sirve para ver como responden ChatGPT, Claude y Gemini sobre Argentina, donde coinciden y que claims pueden verificarse.
Eje 2
Impacto social
Sirve para ordenar riesgos y evidencia faltante cuando un sistema de IA puede afectar derechos, datos personales o territorio.
Dos ejes defendibles
El Observatorio se concentra en dos preguntas utiles: que dicen los modelos sobre Argentina y que riesgos aparecen cuando sistemas de IA entran en politicas publicas.
| Eje | Objeto de analisis | Pregunta | Salida |
|---|---|---|---|
| Modelos y verificacion | Respuesta | Que dicen ChatGPT, Claude y Gemini sobre Argentina y que se puede verificar? | Comparacion, claims, fuente usada, veredicto y trazabilidad. |
| Impacto social | Sistema | Que evidencia hay que pedir antes de usar IA en politicas publicas? | Matriz de riesgos, datos a solicitar y preguntas de control. |
El eje 2 no promete una auditoria automatica completa: ordena la busqueda de informacion y deja claro que documentos, datos y controles hay que exigir.
Eje 1: Respuestas de IA sobre Argentina y verificacion
Usalo cuando queres ver como contestan ChatGPT, Claude y Gemini ante la misma pregunta y que parte se puede comprobar.
Que cargarUna pregunta, concepto o tema argentino.
Que mirarDiferencias entre modelos, omisiones, contradicciones y tono de certeza.
Salida utilRespuestas lado a lado y lectura sintetica del Observatorio.
Eje 2: Impacto social y territorial
Usalo cuando queres evaluar que informacion falta antes de implementar un sistema de IA en politicas publicas.
Que cargarAnuncio, ficha tecnica, contrato, descripcion de sistema o caso de uso.
Que mirarDatos personales, sesgos, territorio, proveedor, explicabilidad y reclamos.
Salida utilMatriz de riesgos y lista de evidencia a solicitar.
Entrada rapida
Si no sabes por donde empezar, usa un caso fuerte. Cada tarjeta dispara el analisis directamente.
Tema de agenda
Cual fue la inflacion mensual de Argentina en mayo de 2024?
Eje 1: comparacion de modelos y verificacion INDEC.
Analizar este temaCaso fuerte
Que establece la Ley de Educacion Sexual Integral en Argentina?
Eje 1: comparacion y norma verificable contra InfoLEG.
Analizar este temaMatriz de riesgos
Gemelo Digital Social y datos personales
Eje 2: impacto social, datos, territorio y control democratico.
Analizar este temaTema de agenda
IA para asignacion de subsidios
Eje 2: sesgos, explicabilidad, reclamos y evidencia faltante.
Analizar este temaRegla de lectura
No todas las salidas valen lo mismo. En el eje 1, el sistema diferencia claims verificados de lecturas orientativas. En el eje 2, ordena riesgos y evidencia faltante, pero no reemplaza una auditoria tecnica completa.
Abrir analizador general